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神经网络驱动的奖励预测作为启发式：推进移动机器人路径规划中的Q学习
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内容提要

本研究提出NDR-QL方法，以解决Q学习收敛速度慢的问题。NDR模型的预测准确率提高了5%，收敛速度比基线快90%。

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关键要点

  • 本研究提出NDR-QL方法，解决Q学习收敛速度慢的问题。
  • NDR模型的预测准确率提高了5%。
  • NDR-QL方法的收敛速度比基线Q学习方法快90%。
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标签

NDR-QL Q学习 启发式 收敛速度 模型 神经网络 预测准确率
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